OpenCV 9.이미지 변형

Scailing

cv2.resize(src, dsize, [,dst [, fx[, fy [,interpolation]]]])

1. src : 입력 이미지
2. dsize : 출력 이미지 크기
3. fx : 가로 방향 배율
4. fy : 세로 방향 배율
5. interpolation : 이미지 크기 조정 시 누락되거나 축소되는 픽셀 값 결정 방법

   1. cv2.INTER_NEAREST
   2. cv2.INTER_LINEAR
   3. cv2.INTER_CUBIC
   4. cv2.INTER_AREA
   5. cv2.INTER_LANCZOS4
   6. cv2.INTER_LINEAR_EXACT
   7. cv2.INTER_MAX
   8. cv2.WARP_FILL_OUTLIERS
   9. cv2.WARP_INVERSE_MAP
      축소는 INTER_AREA, 확대는 INTER_CUBIC,INTER_LINEAR 사용

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('emoji1.png')
h,w = img.shape[:2]

shrink = cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5,interpolation=cv2.INTER_AREA)
zoom1 = cv2.resize(img,(w*2,h*2),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
zoom2 = cv2.resize(img,None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

cv2.imshow('Original',img)
cv2.imshow('Shrink',shrink)
cv2.imshow('Zoom1',zoom1)
cv2.imshow('Zoom2',zoom2)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Translation

cv2.warpAffine(src,M,dsize)
# M - 변환 행렬

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('emoji1.png')
rows,columns = img.shape[:2]

M = np.float32([[1,0,100],[0,1,200]])
dst = cv2.warpAffine(img,M,(columns,rows))

cv2.imshow('Original',img)
cv2.imshow('Translation',dst)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Rotation

cv2.getRotationMatrix2D(center,angle,scale) -> M

1. center : 이미지의 중심 좌표
2. angle : 회전 좌표(반시계 방향)
3. scale : 스케일

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('emoji1.png')
rows,columns = img.shape[:2]

M = cv2.getRotationMatrix2D((columns/2,rows/2),90,0.5)
dst = cv2.warpAffine(img,M,(columns,rows))

cv2.imshow('Original',img)
cv2.imshow('Rotation',dst)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Affine Transformation

선의 평행성은 유지하며 변환. 이동, 확대, Scale, 반전이 포함
3개의 Match가 되는 점이 있으면 변환 행렬을 구할 수 있다.

cv2.getAffineTransform(pts1,pts2) -> M

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('emoji1.png')
rows,columns,channels = img.shape

pts1 = np.float32([[200,100],[400,100],[200,200]])
pts2 = np.float32([[200,200],[400,100],[200,300]])

cv2.circle(img,(200,100),10,(255,0,0),-1)
cv2.circle(img,(400,100),10,(0,255,0),-1)
cv2.circle(img,(200,200),10,(0,0,255),-1)

M = cv2.getAffineTransform(pts1,pts2)
dst = cv2.warpAffine(img,M,(columns,rows))

cv2.imshow('Original',img)
cv2.imshow('Affine Transform',dst)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Perspective Transform

직선의 성질만 유지. 기차길이 평항하지만 원근변환을 거치면 만나는 것 처럼 보인다.

cv2.getPerspectiveTransform() -> M
cv2.warpPerspective() -> dst

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

pts1 = []
colors = [(255,0,0),(0,255,0),(0,0,255),(0,0,0)]

def onMouse(event,x,y,flags,param):
    global pts1
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        cv2.circle(param,(x,y),5,colors[len(pts1)],-1)
        pts1.append([x,y])
        cv2.imshow('Perspective Transform',param)
def WritePoints():    
    img = cv2.imread('train_road1.jpg')
    # [x,y] 좌표를 4개 작성
    # 좌상 -> 좌하 -> 우상 -> 우하
    cv2.imshow('Perspective Transform',img)
    cv2.setMouseCallback('Perspective Transform',onMouse,img)
    while True:
        cv2.imshow('Perspective Transform',img)
        k = cv2.waitKey(0) & 0xFF
        if k == 27:
            break
    cv2.destroyAllWindows()
    return img

img = WritePoints()
rows,columns = img.shape[:2]

pts1 = np.float32(pts1)
pts2 = np.float32([[20,20],[20,340],[620,20],[620,340]])

M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)
dst = cv2.warpPerspective(img,M,(columns,rows))

cv2.imshow('Original',img)
cv2.imshow('Perspective Transform',dst)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()